给经验频率点据选配一条理论频率曲线，目的之一是便于频率曲线的外延。

解析：选项A：“正确” - 这一选项意味着当变差系数Cv增大时，频率曲线会逆时针旋转。

选项B：“错误” - 这一选项意味着当变差系数Cv增大时，频率曲线不会逆时针旋转。

解析： 在水利学中，频率曲线通常用来表示不同频率（或重现期）的水文变量（如洪水流量、降雨量等）的分布情况。频率曲线的形状受到均值（x）、变差系数（Cv）、偏差系数（Cs）等因素的影响。

均值（x）代表水文变量的平均水平，它决定了频率曲线在垂直方向上的位置。
变差系数（Cv）是标准差与均值的比值，它反映了数据分布的离散程度。Cv值越大，数据的变异性越强，频率曲线就会变得更加扁平，尾部更厚。
偏差系数（Cs）则与分布的偏态有关，即数据分布的不对称程度。

当题目中提到x和Cs保持不变，只增加Cv时，实际上频率曲线的形状会发生变化，但这种变化并不是旋转，而是曲线的整体形态变得更加扁平，尤其是中间部分会下凹，两端（特别是右端）会上升，表示极值的概率增加。因此，说曲线“逆时针方向转动”是不准确的，正确的说法是曲线的形状发生了变化，变得更加扁平。

因此，正确答案是B（错误），因为增加Cv值时，频率曲线并不会简单地呈逆时针方向转动，而是其形状会变得更加扁平，表示变量的变异性增加。

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解析：本题主要考察相关系数r的含义。

相关系数r是统计学中用于衡量两个变量之间线性关系强度和方向的指标。其值域为[−1,1]。

当r=1时，表示两个变量完全正相关，即一个变量增加，另一个变量也增加，且增加的比例是恒定的。
当r=−1时，表示两个变量完全负相关，即一个变量增加，另一个变量减少，且减少的比例是恒定的。
当r=0时，表示两个变量之间没有线性关系，但并不意味着它们之间没有任何关系，可能只是非线性关系。

对于本题中的r=−0.95，其绝对值非常接近1，说明两个变量之间存在强烈的负相关关系。即一个变量增加时，另一个变量会显著减少，且这种减少的趋势是高度一致的。

因此，选项A“说明两变量没有关系”是错误的。而选项B“错误”则是对A选项的正确否定，表示r=−0.95实际上说明两变量之间存在强烈的负相关关系。

综上所述，答案是B。

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解析：选项A：“正确” - 这一选项暗示如果相关系数r小于0.4，就可以断定y与x之间的关系不密切。

选项B：“错误” - 这一选项表示即使相关系数r小于0.4，也不能肯定地说y与x之间的关系不密切。

解析： 相关系数r是用来衡量两个变量之间线性相关程度的指标，其值范围在-1到1之间。r的绝对值越接近1，表示变量间的线性关系越强；r的绝对值越接近0，表示变量间的线性关系越弱。

通常，以下标准用于评估相关系数r的大小：

当| r | > 0.7时，认为两个变量有很强的线性关系；
当0.3 < | r | ≤ 0.7时，认为两个变量有中等程度的线性关系；
当| r | ≤ 0.3时，认为两个变量间的线性关系较弱。

然而，这只是一个经验规则，并不意味着r小于0.4就一定表示变量间关系不密切。实际上，变量间可能存在非线性关系，或者虽然线性关系不强，但仍具有统计学上的显著性。因此，不能仅凭相关系数r小于0.4就断定y与x关系不密切。

所以，正确答案是B：“错误”，因为相关系数r小于0.4不能肯定地说y与x之间关系不密切，它们之间可能存在其他类型的关系或者虽然线性关系不强但仍然有意义。

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解析：本题考察的是回归方程中回归系数的性质。

在回归分析中，当我们说“y 倚 x”的回归方程时，意味着我们是以x为自变量，y为因变量来建立回归模型。此时，回归方程中的回归系数（通常记为b或β）表示的是当x变化一个单位时，y平均变化多少个单位。

相反，“x 倚 y”的回归方程则是以y为自变量，x为因变量来建立的回归模型。此时，回归方程中的回归系数（虽然也记为b或β，但实际上是另一个值）表示的是当y变化一个单位时，x平均变化多少个单位。

由于这两个回归方程的自变量和因变量是互换的，因此它们的回归系数在数值上通常是不相等的。这是因为自变量和因变量在数据中的分布、变异程度以及它们之间的相关性都可能不同，从而导致回归系数的不同。

因此，对于题目中的说法“y 倚 x 的回归方程与 x 倚 y 的回归方程，两者的回归系数总是相等的”，这是不正确的。

所以，正确答案是B.错误。

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解析：这是一道关于回归分析中变量间关系的问题。在回归分析中，当我们说y依赖于x（即y倚x），并给出回归方程y = Ax + B时，这个方程描述了y如何随x的变化而变化。然而，这并不意味着我们可以直接从这个方程中解出x作为y的函数，即x = f(y)，并认为这就是x倚y的回归方程。

现在我们来分析题目中的选项：

A. 正确

这个选项认为x倚y的回归方程可以直接由y倚x的回归方程导出，即x = (1/A)y - B/A。但实际上，这种推导在统计学上是不成立的。因为回归分析中的依赖关系（即哪个变量是“因”，哪个是“果”）是事先根据研究目的和背景知识确定的，不能简单地通过数学变换来逆转。

B. 错误

这个选项指出上述推导是错误的，这是正确的。在回归分析中，x和y之间的依赖关系不是对称的。即使我们可以从y = Ax + B解出x关于y的表达式，这个表达式也不代表x倚y的回归方程。因为回归分析中的系数A和B是根据y对x的依赖关系来估计的，它们并不适用于描述x对y的依赖关系。

因此，正确答案是B。这是因为回归分析中的变量依赖关系不是双向的，不能简单地通过数学变换来逆转。

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